Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud Dr. Oscar J Mújica; HDM/CD...
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Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud
Dr. Oscar J Mújica; HDM/CD
Lima; PERUMayo 17-18, 2007
Impacto Potencial de laInfluenza Pandémica
sobre la ausencia de certeza absoluta…sobre la ausencia de certeza absoluta…
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
Aquello que no esté rodeado de incertidumbre
no puede ser verdad
Richard Feynmann
La duda no será una condición placentera,
pero la certeza es absurda
Renee Voltaire
la gripe aviar H5N1 es una enfermedad real y la gripe aviar H5N1 es una enfermedad real y seriaseria
congestión y cianosis lesiones hemorrágicas periféricas
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
la influenza pandémica es una enfermedad real y la influenza pandémica es una enfermedad real y seria seria
DIA 5 DIA 7 DIA 10Hien TT et al., New England J Med 2004;350:1179-1188
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
la “visitación” pandémica ya ha ocurrido la “visitación” pandémica ya ha ocurrido históricamente históricamente
A(H1N1)1918 “Spanish” flu
muertes: 40-100 millones
A(H2N2)
1957 “Asian” flumuertes: 2-5 millones
A(H3N2)1968 “Hong Kong” flu
muertes: 1-4 millones
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
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DIA
CASOS
primer caso
detección de brote & respuestadetección de brote & respuesta
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
detección/reporte
confirmaciónlaboratorio respuesta
oportunidad para control
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25
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33
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DIA
CASOS
oportunidad para control
primer caso
detecciónreporte
confirmaciónlaboratorio respuesta
detección oportuna de brote & respuestadetección oportuna de brote & respuesta
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
cómo puede empezar la pandemia entre cómo puede empezar la pandemia entre nosotros…nosotros…
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t
c
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
potencial de diseminación epidémicapotencial de diseminación epidémica
0
1,000
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3,000
4,000
5,000
caso
s
1 2 3 4 5
tiempo
¿Qué tendría que pasar en el tiempo 4 para que el daño siga siendo un problema de salud pública?
Básicamente, tendría que generarse, en la población, un número igual de casos incidentes (nuevos) por unidad de tiempo…
Es decir, la ‘consigna’ de cada caso nuevo en el tiempo t es “contagiar a uno” hasta el tiempo t+1
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
k . β . D = 1
eficiencia de transmisión
tasa de contacto
infeccioso
duración de infectividad
R0 =
potencial de diseminación epidémicapotencial de diseminación epidémica
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
R0 = número básico de reproducción de una epidemia
componentes del Rcomponentes del R00: dinámica de propagación: dinámica de propagación
duración de infecciosidad (D, días)
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0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50
eficiencia de transmisión (B)
tasa
de c
onta
ctos
infe
ccio
sos
(núm
ero
/sem
ana)
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
escenarios de propagación epidémicaescenarios de propagación epidémica
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
tiempo
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
tiempo
0
200
400
600
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1000
1200
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
tiempo
R0 > 1
propagación epidémica
R0 = 1
equilibrio epidémico
R0 < 1
agotamiento epidémico
R0 = número básico de reproducción de una epidemia
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
CDC Community Strategy for Pandemic Influenza Mitigation in the US.February 2007
efecto de Refecto de Roo en las curvas epidémicas en las curvas epidémicas
Targeted
Layered
Containment
historia natural de la influenza pandémica…historia natural de la influenza pandémica…
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
dos parámetros para un modelo simple…dos parámetros para un modelo simple…
Modelo simple de propagación de la influenza pandémica:
asumamos una tasa básica de reproducción (Ro) = 1.5
asumamos un tiempo de generación media = 3.0
y repetimos …
A B C
1
díanúmero de
casos nuevos
total acumulado
2 0 1 13 3 2 34 6 2 55 9 3 86 12 5 137 15 8 218 18 11 329 21 17 49
multiplicamos éste número por 1.5 …
ponemos la respuesta en la celda de abajo …
cada 3 días se
generan nuevos casos…
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
propagación según el modelo simple…propagación según el modelo simple…
0
50
100
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200
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0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33
días
caso
s
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consigna epidemiológica para la contenciónconsigna epidemiológica para la contención
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c
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t
c
…es imperativo reducir rápidamente R0
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
= 1
equipo de protección personal
medidas de distancia
social
k . β . D
eficiencia de transmisión
tasa de contacto
infeccioso
duración de infectividad
tratamiento antiviral
R0 =
correlato de intervencionescorrelato de intervencionespara la contención pandémicapara la contención pandémica
R0 = número básico de reproducción de una epidemia
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
influenza pandémica: potencial de contencióninfluenza pandémica: potencial de contención
duración de infecciosidad (D, días)
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0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50
eficiencia de transmisión (B)
tasa
de c
onta
ctos
infe
ccio
sos
(núm
ero
/sem
ana)
Longini IM et al; Science 2005:309
TAV: tratamiento antiviral
Pv: pre-vacunación
QpAV: quimioprofilaxis antiviral
QtA: cuarentena & aislamiento
2
1
0
3
R0TAV1.6
QtA + Pv + QpAV
2.4
Pv + QpAV2.1
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
contención pandémica: evidencia de contención pandémica: evidencia de modelamientomodelamiento
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Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
Longini I et al; Science 2005;309:1083-7
contención pandémica: evidencia de contención pandémica: evidencia de modelamientomodelamiento
GTAP: Geographically Targeted Antiviral Profilaxis Longini I et al; Science 2005;309:1083-7
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Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
Antiviral prophylaxis for 80% of social contacts or 90% of an entire locality provides effective containment if Ro<1.4 and antivirals started within 14 days after first case
Antiviral prophylaxis for 80% of social contacts PLUS 70% household quarantine provides effective containment if Ro=2.4 and antivirals started within 14 days after first case
Longini I et al; Science 2005;309:1083-7
contención pandémica: evidencia de contención pandémica: evidencia de modelamientomodelamiento
supuestos de Longini para contener un virus emergente en Tailandia rural
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
contención pandémica: evidencia de contención pandémica: evidencia de modelamientomodelamiento
supuestos de Ferguson para contener un virus emergente en Tailandia rural
Ferguson N et al; Nature 2005;437:209-14
Antivirals to 90% of social contacts of detected cases in 5 km radius within 2 days after detection of 20 cases was estimated to contain a new influenza subtype of Ro=1.5
Antivirals to 90% of social contacts of detected cases in 5 km radius within 2 days after detection of 20 cases was estimated to contain a new influenza subtype of Ro=1.5
Containment predicted (or at least delay spread by a month or more) if <200 cases
Supresión*
R0 = 0.67
progresión = 1:2:4:3:2
Exponenciación
R0 = 2.0
progresión = 1:2:4:8:16
cortesía Dr. M. Cetron, CDC
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distanciamiento social: efecto en la dinámica distanciamiento social: efecto en la dinámica pandémicapandémica
*50% de la tercera y cuarta generación
escuelas básicas
http://buildingsdatabook.eren.doe.gov/docs/7.4.4.xls
2.5 metroshospitales
<1 metro4 metrosoficinas
densidad social escuela/trabajodensidad social escuela/trabajo
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5.5 metrosviviendas
espaciamiento de personas: viviendaespaciamiento de personas: vivienda
*Based on avg. 2,600 sq. ft. per single family home
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espaciamiento de personas: si las casas fueran espaciamiento de personas: si las casas fueran escuelasescuelas
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*Based on avg. 2,600 sq. ft. per single family home
niños/adolescentes 29%
adultos 59%
ancianos 12%
demografía
Glass, RJ, et al. Local mitigation strategies for pandemic influenza. NISAC, SAND Number: 2005-7955J
Sitio probable de transmisión
a niño a adolescente a adulto a anciano Totalde
de niño 21.4 3.0 17.4 1.6 43.4
de adolescente 2.4 10.4 8.5 0.7 21.9
de adulto 4.6 3.1 22.4 1.8 31.8
de anciano 0.2 0.1 0.8 1.7 2.8
Total a 28.6 16.6 49.0 5.7
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quién infecta a quién…quién infecta a quién…
vivienda
trabajo
escuela
efecto de las intervenciones no-efecto de las intervenciones no-farmacéuticasfarmacéuticas
1. retrasar la transmisión de la enfermedad y el pico del brote
#1
casosx día
tiempo
brote pandémico:sin intervención
brote pandémico:con intervención
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2. reducir la carga pico sobre los recursos e infraestructura de salud3. disminuir el total de casos y los impactos sobre la salud
#2
#3
la consigna epidemiológica del Plan la consigna epidemiológica del Plan AntiPandémico…AntiPandémico…
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…hace falta tener una idea racional de la magnitud potencial de la contingencia pandémica…
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
talleres OPS de evaluación de impacto pandémicotalleres OPS de evaluación de impacto pandémico
estimar la carga de enfermedad atribuíble a la influenza pandémica; exceso de: muertes, hospitalizaciones y consultas ambulatorias
evaluar la capacidad de respuesta hospitalaria y de los servicios ambulatorios a la sobredemanda (surge capacity)
estimar la magnitud de la pérdida de días laborales
derivar estimados gruesos del impacto económico directo
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FluSoftware: FluAid, FluSurge & FluWorkLossFluSoftware: FluAid, FluSurge & FluWorkLoss
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precedente histórico:las pandemias pasadas en perspectiva
pandemia de 1968 una mala temporada regular de influenza
pandemia de 1957 peor que una muy mala temporada de
influenza
pandemia de 1918 un evento no comparable desde la
“muerte negra” de la Edad Media
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
pandemia de influenza 1957: propagación pandemia de influenza 1957: propagación geográficageográfica
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C.W. Potter, Textbook of Influenza, 1998
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resource availability for influenza pandemic:Physicians: 30%
Registered nurses: 40%hospital beds: 25%
availability of morgue slots (as a % of the total number of hospital beds): 5% 10% in Northern Americaduration of (first) pandemic wave: 8 weeksestimated rate of outpatient visits: 20 flu patients/caretaker/day
average hospital stay (bed occupancy due to flu): 1 weeks
minimum most likely maximum
high 0.126 0.220 7.650non-high 0.014 0.024 0.125
high 0.100 2.910 5.720non-high 0.025 0.037 0.090
high 2.760 4.195 5.630non-high 0.280 0.420 0.540
high 2.100 2.900 9.000non-high 0.200 0.500 2.900
high 0.830 2.990 5.140non-high 0.180 1.465 2.750
high 4.000 8.500 13.000non-high 1.500 2.250 3.000
high 289.0 346.0 403.0non-high 165.0 197.5 230.0
high 70.0 109.5 149.0non-high 40.0 62.5 85.0
high 79.0 104.5 130.0non-high 45.0 59.5 74.0
Risk Distribution (rates per 1,000 pop)
age group risk1968 pandemic scenario
Mortality
0 - 19
19 - 64
65+
Hospitalization
0 - 19
19 - 64
65+
Outpatient Visits
0 - 19
19 - 64
65+
modelamiento con FluSoftware: datos & modelamiento con FluSoftware: datos & supuestossupuestos
default values: US national estimates; CDC's Advisory Committee on Immunization Practices, ACIP
lowest 15medium 25highest 35
clinical attack rate (%)
default LAC0 - 14 6.4 11.215-64 14.4 18.065+ 40.0 45.0
agegroupHigh-Risk Prevalence
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modelamiento con FluSoftware: datos & modelamiento con FluSoftware: datos & supuestossupuestos
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otros supuestos: tasas de empleo & cohabitación
modelamiento con FluSoftware: datos & modelamiento con FluSoftware: datos & supuestossupuestos
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?01/19
03/1804/18
06/18
05/18
06/18
06/18
?
C.W. Potter, Textbook of Influenza, 1998
pandemia de influenza 1918: propagación pandemia de influenza 1918: propagación geográficageográfica
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1918 pandemic influenza case fatality rate
gender weighted average case fatality rates locales* 0 14 y.o. 15 64 y.o. 65+ y.o.
locales 1 1.3% 2.6% 4.4% locales 2 0.7% 1.3% 1.9% locales 3 0.9% 3.5% 6.4%
average 0.96% 2.46% 4.21%
Locales, all US: 1 (New London; Baltimore; Maryland); 2 (Macon; Spartanburg; San Antonio; Augusta; Des Moines; Little Rock; Louisville); 3 (San Francisco)
age group (years) distribution of cases
by age group (%)
0 14 años 47.6% 15 65 años 48.9%
65+ años 3.5%
Frost WH. Public Health Reports 1920;35:584-97
modelamiento con FluSoftware: datos & modelamiento con FluSoftware: datos & supuestossupuestos
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minimum most likely maximum
high 1.508 2.633 91.546non-high 0.168 0.287 1.496
high 0.886 25.780 50.675non-high 0.221 0.328 0.797
high 9.261 14.076 18.891non-high 0.940 1.409 1.812
Risk Distribution (rates per 1,000 pop)
age group risk1918 pandemic scenario
Hospitalization
0 - 19
19 - 64
65+
0-19 y.o. 11.9668119-64 y.o. 8.85917965+ y.o. 3.355454
1918 scaling factor
Los factores de escala se obtuvieron por comparación de las tasas de mortalidad calculadas, por grupos de edad, con las tasas de mortalidad estimadas para la población de EE.UU.
modelamiento con FluSoftware: datos & modelamiento con FluSoftware: datos & supuestossupuestos
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
impacto pandémico estimado en el mundoimpacto pandémico estimado en el mundo
500 (23)1,253 (59)Ill, self care
Maximum (%)Minimum (%)
2,137 (100)2,136 (100)Totals
1,601 (75)875 (40)Very ill**
28.1 (1.3)6.4 (0.3)Seriously ill*
7.4 (0.3)2 (0.2)Deaths
Global totals (millions)Outcomes
500 (23)1,253 (59)Ill, self care
Maximum (%)Minimum (%)
2,137 (100)2,136 (100)Totals
1,601 (75)875 (40)Very ill**
28.1 (1.3)6.4 (0.3)Seriously ill*
7.4 (0.3)2 (0.2)Deaths
Global totals (millions)Outcomes
tasa de ataque clínico = 35%; primera onda pandémica (8 semanas)
* Idealmente, ser hospitalizado ** Idealmente, ver a un médico
Dr. M. Meltzer, CDC; personal communication
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1.9 million209,000Deaths
742,50064,875Mechanical ventilation
1.485 million128,750ICU care
9.9 million865,000Hospitalization
45 million45 millionOutpatient medical care
90 million90 millionIllness
Severe (1918-like)
Moderate 1958/68-likeCharacteristic
1.9 million209,000Deaths
742,50064,875Mechanical ventilation
1.485 million128,750ICU care
9.9 million865,000Hospitalization
45 million45 millionOutpatient medical care
90 million90 millionIllness
Severe (1918-like)
Moderate 1958/68-likeCharacteristic
Source: U.S. Dept Health and Human Services Pandemic Influenza Plan: Part 1. Page 18.Available at: http://www.dhhs.gov/pandemicflu/plan/pdf/part1.pdf
impacto pandémico estimado en Estados Unidosimpacto pandémico estimado en Estados Unidos
tasa de ataque clínico = 30%; primera onda pandémica (8 semanas)
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tasa de ataque clínico = 25%; primera onda pandémica (8 semanas)
modelamiento FluSoftware – Talleres OPS/CDC de Impacto Pandémico Nov/Dic 2005
impacto pandémico estimado en Latinoaméricaimpacto pandémico estimado en Latinoamérica
1968 1918moderado severo
334,163 2,418,469[131,630 - 654,960] [627,367 - 5'401,035]
146,401 11'798,613[459,051 - 1'937,503] [3'189,747 - 16'418,254]
76,187,593 68'470,386[59'738,730 - 109'207,769] [58'114,124 - 92'227,761]
* carga de mortalidad media annual 'regular': 3'410,000 defunciones
consulta ambulatoria
escenario pandémico
impacto probable en salud
defunciones *
hospitalizaciones
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
pandemic scenario
health outcome range MexicoCentral
AmericaThe
CaribbeanAndean
AreaBrazil
Southern Cone
most likely 61,148 20,538 25,860 68,865 113,416 44,336minimum 22,721 7,454 11,048 25,367 44,075 20,965
maximum 122,131 43,207 49,136 138,721 220,044 81,721
most likely 272,150 93,564 110,024 307,922 495,422 182,319minimum 83,209 28,736 35,971 93,963 153,921 63,251
maximum 362,724 130,059 144,357 412,889 648,852 238,622
most likely 14,552,192 5,503,786 5,479,122 16,717,177 25,202,794 8,732,522minimum 11,401,412 4,339,647 4,300,140 13,108,492 19,708,912 6,880,127
maximum 20,792,426 7,707,972 7,904,874 23,812,305 36,354,664 12,635,528
most likely 451,833 153,668 181,273 510,658 823,686 297,351minimum 111,698 37,663 50,474 125,526 210,621 91,385
maximum 1,024,158 372,261 393,990 1,169,314 1,808,203 633,109
most likely 2,228,186 778,060 868,259 2,529,440 3,999,208 1,395,460minimum 595,520 213,389 238,688 677,652 1,067,437 397,061
maximum 3,122,762 1,152,739 1,190,685 3,573,889 5,472,072 1,906,107
most likely 13,094,642 4,911,408 4,990,981 15,060,771 22,594,485 7,818,098minimum 11,100,064 4,177,383 4,230,699 12,765,345 19,168,387 6,672,247
maximum 17,569,963 6,668,192 6,532,503 20,131,106 30,675,158 10,650,839
Disease Control & Prevention, DPC; PAHO/WHO, Washington DC 2005
deaths
hospitalizations
outpatient visits
deaths
hospitalizations
outpatient visits
1918
1968
impacto pandémico estimado en Latinoaméricaimpacto pandémico estimado en Latinoamérica
tasa de ataque clínico = 25%; primera onda pandémica (8 semanas)
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0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
1 8 15 22 29 36 43 50
Days of outbreak
Dai
ly #
of a
dmis
sion
s
América Latina & El Caribe:América Latina & El Caribe:distribución del exceso de admisiones hospitalariasdistribución del exceso de admisiones hospitalarias
(AT25%; escenario 1968; 1a onda pandémica)
Taller Nacional de Preparación Antipandémica de los Servicios de Salud - Perú
América Latina & El Caribe:América Latina & El Caribe:impacto pandémico potencial sobre los servicios de impacto pandémico potencial sobre los servicios de
saludsalud(AT25%; escenario 1968; 1a onda pandémica)
1 2 3 4 5 6 7 8
weekly admissions 88,408 147,346 221,020 279,958 279,958 221,020 147,346 88,408
peak admissions/day 43,626 43,626
N° of influenza patients in hospital 40,138 66,897 100,345 127,104 129,608 108,611 81,515 52,813
% of hospital capacity needed 26% 43% 65% 82% 84% 70% 53% 34%
N° of influenza patients in ICU 13,261 28,123 43,187 57,046 61,737 60,057 47,722 32,952
% of ICU capacity needed 98% 209% 321% 423% 458% 446% 354% 245%
N° of influenza patients on ventilators 6,631 14,061 21,594 28,523 30,868 30,029 23,861 16,476
% usage of ventilator 344% 730% 1122% 1482% 1604% 1560% 1240% 856%
Hospital Admission
Hospital Capacity
ICU Capacity
Ventilator Capacity
weekPotential Impact on Hospital Surge Capacity
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Work days lost; LAC scenario 196815% 25% 35%
most likely 309,023,424 515,039,041 721,054,657minimum 283,542,305 472,570,509 661,598,713maximum 344,182,797 573,637,995 803,093,194
Work days lost; LAC scenario 191815% 25% 35%
most likely 437,899,073 729,831,789 1,021,764,463minimum 339,780,057 566,299,961 792,820,047maximum 535,941,384 893,235,692 1,250,529,924
América Latina & el Caribe:América Latina & el Caribe:pérdida de días de trabajo por influenza pérdida de días de trabajo por influenza
pandémica ($ppp)pandémica ($ppp)
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Costs of Work days lost ($ppp); LAC scenario 196815% 25% 35%
most likely 9,004,942,587 15,008,237,645 21,011,532,703minimum 8,262,422,778 13,770,704,630 19,278,986,482
maximum 10,029,486,711 16,715,811,186 23,402,135,660
Costs of Work days lost ($ppp); LAC scenario 191815% 25% 35%
most likely 12,760,378,982 21,267,298,343 29,774,216,459minimum 9,901,190,869 16,501,980,870 23,102,776,169
maximum 15,617,331,932 26,028,888,071 36,440,441,997
América Latina & el Caribe:América Latina & el Caribe:costos de la pérdida laboral por influenza costos de la pérdida laboral por influenza
pandémica ($ppp)pandémica ($ppp)
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América Latina & el Caribe:América Latina & el Caribe:valor no-descontado de la pérdida de vidas valor no-descontado de la pérdida de vidas humanas por influenza pandémica ($ppp)humanas por influenza pandémica ($ppp)
scenario 15% 25% 35%
1968-like 5,013,896,236 8,356,485,392 11,699,074,5471918-like 39,386,141,711 65,643,564,602 91,900,987,220
los costos directos de hospitalización (UCI y no-UCI) y del exceso de consulta ambulatoria no han sido aún sumarizados..
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índice de severidad pandémica…índice de severidad pandémica…
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diseñado para permitir la estimación de la severidad de una pandemia en una población
las intervenciones de mitigación pueden ser acopladas a la severidad de la pandemia
usa la tasa de ataque y la tasa de letalidad como los guías críticos para categorizar la gravedad de una pandemia
1918
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índice de severidad pandémica…índice de severidad pandémica…
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índice de severidad pandémica…índice de severidad pandémica…
la UCI en los tiempos pandémicos: triagela UCI en los tiempos pandémicos: triage
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Christian MD, Hawryluck L, Wax RS et al. CMAJ 2006;175(11):1377-81
Desarrollo de un protocolo de triage para cuidados intensivos durante una pandemia de influenza
Canadian Medical Association Journal – noviembre 21, 2006detalles disponibles en: www.cmaj.ca/content/cgi/full/175/11/1377/DC1
la UCI en los tiempos pandémicos: triagela UCI en los tiempos pandémicos: triage
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Christian MD, Hawryluck L, Wax RS et al. CMAJ 2006;175(11):1377-81
un grupo de expertos en cuidados intensivos, enfermedades infecciosas, ética médica, medicina militar, triage y manejo de desastres fue comisionado por el Comité de Preparación Antipandémica de la Provincia de Ontario, Canadá. (Dec 2004)
la revisión bibliográfica (MedLine 1966-2004), por internet y por red de contactos no identificó protocolos de triage.
desarrollan protocolo prototipo, validado por 55 intensivistas e incorporado al Plan Provincial de Salud, para ser aplicado en el triage de todo paciente siendo evaluado para acceso a una Unidad de Cuidado Intensivo (soporte ventilatorio).
el Protocolo de Ontario utiliza el puntaje de Evaluación de Falla Orgánica Secuencial (SOFA score) y tiene cuatro componentes principales:
1. criterios de inclusión;
2. criterios de exclusión;
3. cualificación mínima para sobrevivencia.
4. instrumento de priorización, con 4 códigos de triage.
se aplica a todo paciente, con o sin influenza pandémica, siendo evaluado para admisión a UCI.
la UCI en los tiempos pandémicos: triagela UCI en los tiempos pandémicos: triage
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Christian MD, Hawryluck L, Wax RS et al. CMAJ 2006;175(11):1377-81
la UCI en los tiempos pandémicos: triagela UCI en los tiempos pandémicos: triage
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la UCI en los tiempos pandémicos: triagela UCI en los tiempos pandémicos: triage
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Christian MD, Hawryluck L, Wax RS et al. CMAJ 2006;175(11):1377-81
detalles disponibles en: www.cmaj.ca/content/cgi/full/175/11/1377/DC1
acerca de las estimaciones…acerca de las estimaciones…
son PRELIMINARES
son ILUSTRATIVAS
NO SON PREDICCIONES de lo que inevitablemente ocurrirá
deben servir como AYUDA PARA LA PLANIFICACION de la Preparación y Respuesta Nacional ante la pandemia de influenza (que, sabemos, ocurrirá pero no cuándo, ni cómo, ni dónde...).
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el modelo más certero…el modelo más certero…
tiempo (semanas)
impacto
carga pandémicacapacidad
hospitalariaeconómico & social
no preparados
preparados
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Ver después no vale;
lo que vale es ver antes
…y estar preparados
José Martí